Lettuce Java 客户端： http://tgrall.github.io/blog/2019/09/02/getting-with-redis-streams-and-java/
Jedis JAVA 客户端：https://blog.csdn.net/weixin_37703281/article/details/93463032
package com.gdut.redisdemo.controller; import ch.qos.logback.core.util.TimeUtil; import com.sun.org.apache.xpath.internal.operations.Bool; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.StreamEntry; import redis.clients.jedis.StreamEntryID; import java.util.*; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * @author lulu * @Date 2019/6/24 17:02 */ @RestController public class RedisController { private static int i = 0; @Autowired private Jedis jedis; @GetMapping("/createComsumer") public void createCrgoup(@RequestParam("stream") String stream, @RequestParam("group") String group , @RequestParam("make") Boolean b ) { //String key, String groupname, StreamEntryID id, boolean makeStream /** * key为stream name, group为消费组，id为上次读取的位置，如果空则重新读取，makeStream是否创建流，已有的话就不用创建 */ System.out.println(jedis.xgroupCreate(stream, group, null, b)); } @GetMapping("/add") public void addMessage(@RequestParam("stream") String stream) { //这里可以添加更多的属性 Map map = new HashMap(); map.put("date", System.currentTimeMillis() + ""); jedis.xadd(stream, new StreamEntryID(map.get("date") + "-" + (++i)), map); } @GetMapping("/read") public void readGroup(@RequestParam("group") String group, @RequestParam("consumer") String consumer, @RequestParam("count") int count, @RequestParam("stream") String stream ) { Map<String,StreamEntryID> t = new HashMap(); t.put(stream, null);//null 则为 > 重头读起，也可以为$接受新消息，还可以是上一次未读完的消息id Map.Entry e = null; for(Map.Entry c:t.entrySet()){ e=c; } //noAck为false的话需要手动ack，true则自动ack. commsumer新建的方式为xreadgroup。 List<Map.Entry<String, StreamEntryID>> list = jedis.xreadGroup(group, consumer, count, 0, false, e); for (Map.Entry m : list) { System.out.println(m.getKey() + "---" + m.getValue().getClass()); if (m.getValue() instanceof ArrayList) { List<StreamEntry> l = (List) m.getValue(); Map<String, String> result = l.get(0).getFields(); for (Map.Entry entry : result.entrySet()) { System.out.println(entry.getKey() + "---" + entry.getValue()); } try { TimeUnit.SECONDS.sleep(2); } catch (InterruptedException e1) { e1.printStackTrace(); } jedis.xack(stream, group, l.get(0).getID()); System.out.println("消息消费成功"); } } } /** * String groupname, String consumer, int count, long block, final boolean noAck, Map.Entry<String, StreamEntryID>... streams */ }
转载：http://www.hellokang.net/redis/stream.html#_10-%E5%91%BD%E4%BB%A4%E4%B8%80%E8%A7%88
目录
Stream 类型
#1 概述
#2 追加新消息，XADD，生产消息
#3 从消息队列中获取消息，XREAD，消费消息
#4 消息ID说明
#5 消费者组模式，consumer group
#6 Pending 等待列表
#7 消息转移
#8 坏消息问题，Dead Letter，死信问题
#9 信息监控，XINFO
#10 命令一览
#11 Stream数据结构，RadixTree，基数树
#12 相关产品
Redis5.0带来了Stream类型。从字面上看是流类型，但其实从功能上看，应该是Redis对消息队列（MQ，Message Queue）的完善实现。用过Redis做消息队列的都了解，基于Reids的消息队列实现有很多种，例如：
PUB/SUB，订阅/发布模式基于List的 LPUSH+BRPOP 的实现基于Sorted-Set的实现每一种实现，都有典型的特点和问题，这个在 Redis 实现消息队列一文中有介绍。基于Redis实现消息队列http://www.hellokang.net/redis/message-queue-by-redis.html
Redis5.0中发布的Stream类型，也用来实现典型的消息队列。该Stream类型的出现，几乎满足了消息队列具备的全部内容，包括但不限于：
消息ID的序列化生成消息遍历消息的阻塞和非阻塞读取消息的分组消费未完成消息的处理消息队列监控消息队列有生产消息者和消费消息者，下面就体验一下Stream类型的精彩：
XADD，命令用于在某个stream（流数据）中追加消息，演示如下：
127.0.0.1:6379> XADD memberMessage * user kang msg Hello "1553439850328-0" 127.0.0.1:6379> XADD memberMessage * user zhong msg nihao "1553439858868-0"
其中语法格式为：
XADD key ID field string [field string ...]
需要提供key，消息ID方案，消息内容，其中消息内容为key-value型数据。 ID，最常使用*，表示由Redis生成消息ID，这也是强烈建议的方案。 field string [field string], 就是当前消息内容，由1个或多个key-value构成。
上面的例子中，在memberMemsages这个key中追加了user kang msg Hello这个消息。Redis使用毫秒时间戳和序号生成了消息ID。此时，消息队列中就有一个消息可用了。
XREAD，从Stream中读取消息，演示如下：
127.0.0.1:6379> XREAD streams memberMessage 0 1) 1) "memberMessage" 2) 1) 1) "1553439850328-0" 2) 1) "user" 2) "kang" 3) "msg" 4) "Hello" 2) 1) "1553439858868-0" 2) 1) "user" 2) "zhong" 3) "msg" 4) "nihao"
上面的命令是从消息队列memberMessage中读取所有消息。XREAD支持很多参数，语法格式为：
XREAD [COUNT count] [BLOCK milliseconds] STREAMS key [key ...] ID [ID ...]
其中：
[COUNT count]，用于限定获取的消息数量[BLOCK milliseconds]，用于设置XREAD为阻塞模式，默认为非阻塞模式ID，用于设置由哪个消息ID开始读取。使用0表示从第一条消息开始。（本例中就是使用0）此处需要注意，消息队列ID是单调递增的，所以通过设置起点，可以向后读取。在阻塞模式中，可以使用$，表示最新的消息ID。（在非阻塞模式下$无意义）。XRED读消息时分为阻塞和非阻塞模式，使用BLOCK选项可以表示阻塞模式，需要设置阻塞时长。非阻塞模式下，读取完毕（即使没有任何消息）立即返回，而在阻塞模式下，若读取不到内容，则阻塞等待。
一个典型的阻塞模式用法为：
127.0.0.1:6379> XREAD block 1000 streams memberMessage $ (nil) (1.07s)
我们使用Block模式，配合$作为ID，表示读取最新的消息，若没有消息，命令阻塞！等待过程中，其他客户端向队列追加消息，则会立即读取到。
因此，典型的队列就是 XADD 配合 XREAD Block 完成。XADD负责生成消息，XREAD负责消费消息。
XADD生成的1553439850328-0，就是Redis生成的消息ID，由两部分组成:时间戳-序号。时间戳是毫秒级单位，是生成消息的Redis服务器时间，它是个64位整型（int64）。序号是在这个毫秒时间点内的消息序号，它也是个64位整型。较真来说，序号可能会溢出，but真可能吗？
可以通过multi批处理，来验证序号的递增：
127.0.0.1:6379> MULTI OK 127.0.0.1:6379> XADD memberMessage * msg one QUEUED 127.0.0.1:6379> XADD memberMessage * msg two QUEUED 127.0.0.1:6379> XADD memberMessage * msg three QUEUED 127.0.0.1:6379> XADD memberMessage * msg four QUEUED 127.0.0.1:6379> XADD memberMessage * msg five QUEUED 127.0.0.1:6379> EXEC 1) "1553441006884-0" 2) "1553441006884-1" 3) "1553441006884-2" 4) "1553441006884-3" 5) "1553441006884-4"
由于一个redis命令的执行很快，所以可以看到在同一时间戳内，是通过序号递增来表示消息的。
为了保证消息是有序的，因此Redis生成的ID是单调递增有序的。由于ID中包含时间戳部分，为了避免服务器时间错误而带来的问题（例如服务器时间延后了），Redis的每个Stream类型数据都维护一个latest_generated_id属性，用于记录最后一个消息的ID。若发现当前时间戳退后（小于latest_generated_id所记录的），则采用时间戳不变而序号递增的方案来作为新消息ID（这也是序号为什么使用int64的原因，保证有足够多的的序号），从而保证ID的单调递增性质。
强烈建议使用Redis的方案生成消息ID，因为这种时间戳+序号的单调递增的ID方案，几乎可以满足你全部的需求。但同时，记住ID是支持自定义的，别忘了！
当多个消费者（consumer）同时消费一个消息队列时，可以重复的消费相同的消息，就是消息队列中有10条消息，三个消费者都可以消费到这10条消息。
但有时，我们需要多个消费者配合协作来消费同一个消息队列，就是消息队列中有10条消息，三个消费者分别消费其中的某些消息，比如消费者A消费消息1、2、5、8，消费者B消费消息4、9、10，而消费者C消费消息3、6、7。也就是三个消费者配合完成消息的消费，可以在消费能力不足，也就是消息处理程序效率不高时，使用该模式。该模式就是消费者组模式。如下图所示：
消费者组模式的支持主要由两个命令实现：
XGROUP，用于管理消费者组，提供创建组，销毁组，更新组起始消息ID等操作XREADGROUP，分组消费消息操作进行演示，演示时使用5个消息，思路是：创建一个Stream消息队列，生产者生成5条消息。在消息队列上创建一个消费组，组内三个消费者进行消息消费：
# 生产者生成10条消息 127.0.0.1:6379> MULTI 127.0.0.1:6379> XADD mq * msg 1 # 生成一个消息：msg 1 127.0.0.1:6379> XADD mq * msg 2 127.0.0.1:6379> XADD mq * msg 3 127.0.0.1:6379> XADD mq * msg 4 127.0.0.1:6379> XADD mq * msg 5 127.0.0.1:6379> EXEC 1) "1553585533795-0" 2) "1553585533795-1" 3) "1553585533795-2" 4) "1553585533795-3" 5) "1553585533795-4" # 创建消费组 mqGroup 127.0.0.1:6379> XGROUP CREATE mq mqGroup 0 # 为消息队列 mq 创建消费组 mgGroup OK # 消费者A，消费第1条 127.0.0.1:6379> XREADGROUP group mqGroup consumerA count 1 streams mq > #消费组内消费者A，从消息队列mq中读取一个消息 1) 1) "mq" 2) 1) 1) "1553585533795-0" 2) 1) "msg" 2) "1" # 消费者A，消费第2条 127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP mqGroup consumerA COUNT 1 STREAMS mq > 1) 1) "mq" 2) 1) 1) "1553585533795-1" 2) 1) "msg" 2) "2" # 消费者B，消费第3条 127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP mqGroup consumerB COUNT 1 STREAMS mq > 1) 1) "mq" 2) 1) 1) "1553585533795-2" 2) 1) "msg" 2) "3" # 消费者A，消费第4条 127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP mqGroup consumerA count 1 STREAMS mq > 1) 1) "mq" 2) 1) 1) "1553585533795-3" 2) 1) "msg" 2) "4" # 消费者C，消费第5条 127.0.0.1:6379> XREADGROUP GROUP mqGroup consumerC COUNT 1 STREAMS mq > 1) 1) "mq" 2) 1) 1) "1553585533795-4" 2) 1) "msg" 2) "5"
上面的例子中，三个在同一组 mpGroup 消费者A、B、C在消费消息时（消费者在消费时指定即可，不用预先创建），有着互斥原则，消费方案为，A->1, A->2, B->3, A->4, C->5。语法说明为：
XGROUP CREATE mq mqGroup 0，用于在消息队列mq上创建消费组 mpGroup，最后一个参数0，表示该组从第一条消息开始消费。（意义与XREAD的0一致）。除了支持CREATE外，还支持SETID设置起始ID，DESTROY销毁组，DELCONSUMER删除组内消费者等操作。
XREADGROUP GROUP mqGroup consumerA COUNT 1 STREAMS mq >，用于组mqGroup内消费者consumerA在队列mq中消费，参数>表示未被组内消费的起始消息，参数count 1表示获取一条。语法与XREAD基本一致，不过是增加了组的概念。
可以进行组内消费的基本原理是，STREAM类型会为每个组记录一个最后处理（交付）的消息ID（last_delivered_id），这样在组内消费时，就可以从这个值后面开始读取，保证不重复消费。
以上就是消费组的基础操作。除此之外，消费组消费时，还有一个必须要考虑的问题，就是若某个消费者，消费了某条消息，但是并没有处理成功时（例如消费者进程宕机），这条消息可能会丢失，因为组内其他消费者不能再次消费到该消息了。下面继续讨论解决方案。
为了解决组内消息读取但处理期间消费者崩溃带来的消息丢失问题，STREAM 设计了 Pending 列表，用于记录读取但并未处理完毕的消息。命令XPENDIING 用来获消费组或消费内消费者的未处理完毕的消息。演示如下：
127.0.0.1:6379> XPENDING mq mqGroup # mpGroup的Pending情况 1) (integer) 5 # 5个已读取但未处理的消息 2) "1553585533795-0" # 起始ID 3) "1553585533795-4" # 结束ID 4) 1) 1) "consumerA" # 消费者A有3个 2) "3" 2) 1) "consumerB" # 消费者B有1个 2) "1" 3) 1) "consumerC" # 消费者C有1个 2) "1" 127.0.0.1:6379> XPENDING mq mqGroup - + 10 # 使用 start end count 选项可以获取详细信息 1) 1) "1553585533795-0" # 消息ID 2) "consumerA" # 消费者 3) (integer) 1654355 # 从读取到现在经历了1654355ms，IDLE 4) (integer) 5 # 消息被读取了5次，delivery counter 2) 1) "1553585533795-1" 2) "consumerA" 3) (integer) 1654355 4) (integer) 4 # 共5个，余下3个省略 ... 127.0.0.1:6379> XPENDING mq mqGroup - + 10 consumerA # 在加上消费者参数，获取具体某个消费者的Pending列表 1) 1) "1553585533795-0" 2) "consumerA" 3) (integer) 1641083 4) (integer) 5 # 共3个，余下2个省略 ...
每个Pending的消息有4个属性：
消息ID所属消费者IDLE，已读取时长delivery counter，消息被读取次数上面的结果我们可以看到，我们之前读取的消息，都被记录在Pending列表中，说明全部读到的消息都没有处理，仅仅是读取了。那如何表示消费者处理完毕了消息呢？使用命令 XACK 完成告知消息处理完成，演示如下：
127.0.0.1:6379> XACK mq mqGroup 1553585533795-0 # 通知消息处理结束，用消息ID标识 (integer) 1 127.0.0.1:6379> XPENDING mq mqGroup # 再次查看Pending列表 1) (integer) 4 # 已读取但未处理的消息已经变为4个 2) "1553585533795-1" 3) "1553585533795-4" 4) 1) 1) "consumerA" # 消费者A，还有2个消息处理 2) "2" 2) 1) "consumerB" 2) "1" 3) 1) "consumerC" 2) "1" 127.0.0.1:6379>
有了这样一个Pending机制，就意味着在某个消费者读取消息但未处理后，消息是不会丢失的。等待消费者再次上线后，可以读取该Pending列表，就可以继续处理该消息了，保证消息的有序和不丢失。
此时还有一个问题，就是若某个消费者宕机之后，没有办法再上线了，那么就需要将该消费者Pending的消息，转义给其他的消费者处理，就是消息转移。请继续。
消息转移的操作时将某个消息转移到自己的Pending列表中。使用语法XCLAIM来实现，需要设置组、转移的目标消费者和消息ID，同时需要提供IDLE（已被读取时长），只有超过这个时长，才能被转移。演示如下：
# 当前属于消费者A的消息1553585533795-1，已经15907,787ms未处理了 127.0.0.1:6379> XPENDING mq mqGroup - + 10 1) 1) "1553585533795-1" 2) "consumerA" 3) (integer) 15907787 4) (integer) 4 # 转移超过3600s的消息1553585533795-1到消费者B的Pending列表 127.0.0.1:6379> XCLAIM mq mqGroup consumerB 3600000 1553585533795-1 1) 1) "1553585533795-1" 2) 1) "msg" 2) "2" # 消息1553585533795-1已经转移到消费者B的Pending中。 127.0.0.1:6379> XPENDING mq mqGroup - + 10 1) 1) "1553585533795-1" 2) "consumerB" 3) (integer) 84404 # 注意IDLE，被重置了 4) (integer) 5 # 注意，读取次数也累加了1次
以上代码，完成了一次消息转移。转移除了要指定ID外，还需要指定IDLE，保证是长时间未处理的才被转移。被转移的消息的IDLE会被重置，用以保证不会被重复转移，以为可能会出现将过期的消息同时转移给多个消费者的并发操作，设置了IDLE，则可以避免后面的转移不会成功，因为IDLE不满足条件。例如下面的连续两条转移，第二条不会成功。
127.0.0.1:6379> XCLAIM mq mqGroup consumerB 3600000 1553585533795-1 127.0.0.1:6379> XCLAIM mq mqGroup consumerC 3600000 1553585533795-11 2
这就是消息转移。至此我们使用了一个Pending消息的ID，所属消费者和IDLE的属性，还有一个属性就是消息被读取次数，delivery counter，该属性的作用由于统计消息被读取的次数，包括被转移也算。这个属性主要用在判定是否为错误数据上。请继续看：
正如上面所说，如果某个消息，不能被消费者处理，也就是不能被XACK，这是要长时间处于Pending列表中，即使被反复的转移给各个消费者也是如此。此时该消息的delivery counter就会累加（上一节的例子可以看到），当累加到某个我们预设的临界值时，我们就认为是坏消息（也叫死信，DeadLetter，无法投递的消息），由于有了判定条件，我们将坏消息处理掉即可，删除即可。删除一个消息，使用XDEL语法，演示如下：
# 删除队列中的消息 127.0.0.1:6379> XDEL mq 1553585533795-1 (integer) 1 # 查看队列中再无此消息 127.0.0.1:6379> XRANGE mq - + 1) 1) "1553585533795-0" 2) 1) "msg" 2) "1" 2) 1) "1553585533795-2" 2) 1) "msg" 2) "3"
注意本例中，并没有删除Pending中的消息因此你查看Pending，消息还会在。可以执行XACK标识其处理完毕！
Stream提供了XINFO来实现对服务器信息的监控，可以查询：
查看队列信息
127.0.0.1:6379> Xinfo stream mq 1) "length" 2) (integer) 7 3) "radix-tree-keys" 4) (integer) 1 5) "radix-tree-nodes" 6) (integer) 2 7) "groups" 8) (integer) 1 9) "last-generated-id" 10) "1553585533795-9" 11) "first-entry" 12) 1) "1553585533795-3" 2) 1) "msg" 2) "4" 13) "last-entry" 14) 1) "1553585533795-9" 2) 1) "msg" 2) "10"
消费组信息
127.0.0.1:6379> Xinfo groups mq 1) 1) "name" 2) "mqGroup" 3) "consumers" 4) (integer) 3 5) "pending" 6) (integer) 3 7) "last-delivered-id" 8) "1553585533795-4"
消费者组成员信息
127.0.0.1:6379> XINFO CONSUMERS mq mqGroup 1) 1) "name" 2) "consumerA" 3) "pending" 4) (integer) 1 5) "idle" 6) (integer) 18949894 2) 1) "name" 2) "consumerB" 3) "pending" 4) (integer) 1 5) "idle" 6) (integer) 3092719 3) 1) "name" 2) "consumerC" 3) "pending" 4) (integer) 1 5) "idle" 6) (integer) 23683256
至此，消息队列的操作说明大体结束！
Stream 是基于 RadixTree 数据结构实现的。另立话题讨论。基数树，http://www.hellokang.net/algorithm/radix-tree.html
很多成熟的MQ产品：
Disque，https://disquedurinterne.net/Kafka，http://kafka.apache.org/ActiveMQ，http://activemq.apache.org/RockMQ，http://rocketmq.apache.org/RabbitMQ，https://www.rabbitmq.com/ZeroMQ，http://zeromq.org/